論文の概要: Generic Event Boundary Detection Challenge at CVPR 2021 Technical Report: Cascaded Temporal Attention Network (CASTANET)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00239v1
• Date: Thu, 1 Jul 2021 06:37:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-02 23:32:51.174269
• Title: Generic Event Boundary Detection Challenge at CVPR 2021 Technical Report: Cascaded Temporal Attention Network (CASTANET)
• Title（参考訳）: CVPR 2021テクニカルレポート:Cascaded Temporal Attention Network (CASTANET)
• Authors: Dexiang Hong, Congcong Li, Longyin Wen, Xinyao Wang, Libo Zhang
• Abstract要約: 本報告では,CVPR21におけるジェネリックイベント境界検出(GEBD)チャレンジへの取り組みについて述べる。 CASTANETは、バックボーンネットワーク、時間的注意モジュール、分類モジュールの3つの部分で構成されている。 提案手法は,Kinetics-GEBDテストセット上で83.30%のF1スコアを達成し,ベースライン法と比較して20.5%のF1スコアを向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.610590124628747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This report presents the approach used in the submission of Generic Event Boundary Detection (GEBD) Challenge at CVPR21. In this work, we design a Cascaded Temporal Attention Network (CASTANET) for GEBD, which is formed by three parts, the backbone network, the temporal attention module, and the classification module. Specifically, the Channel-Separated Convolutional Network (CSN) is used as the backbone network to extract features, and the temporal attention module is designed to enforce the network to focus on the discriminative features. After that, the cascaded architecture is used in the classification module to generate more accurate boundaries. In addition, the ensemble strategy is used to further improve the performance of the proposed method. The proposed method achieves 83.30% F1 score on Kinetics-GEBD test set, which improves 20.5% F1 score compared to the baseline method. Code is available at https://github.com/DexiangHong/Cascade-PC.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,CVPR21におけるジェネリックイベント境界検出(GEBD)チャレンジへの取り組みについて述べる。 本研究では,GEBDのためのカスケード型時間注意ネットワーク(CASTANET)を設計し,バックボーンネットワーク,時間的注意モジュール,分類モジュールの3つの部分から構成される。 具体的には,Channel-Separated Convolutional Network (CSN) が機能抽出のバックボーンネットワークとして使用され,時間的アテンションモジュールはネットワークが識別機能にフォーカスするように設計されている。 その後、分類モジュールでカスケードアーキテクチャを使用して、より正確な境界を生成する。 また,提案手法の性能をさらに向上させるために,アンサンブル戦略を用いる。 提案手法は,Kinetics-GEBDテストセット上で83.30%のF1スコアを達成し,ベースライン法と比較して20.5%のF1スコアを向上する。 コードはhttps://github.com/DexiangHong/Cascade-PCで入手できる。

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